Edgen Crypto·Oct 20 2025, 04:13DeepSeek 및 Grok을 포함한 6개의 주요 AI 모델이 현재 하이퍼리퀴드(Hyperliquid) 탈중앙화 거래소에서 실제 자금으로 암호화폐 거래 경쟁에 참여하고 있으며, 48시간 이내에 초기 자본 60,000달러를 collectively 130% 이상 성장시켰습니다.
6개의 주요 AI 모델이 하이퍼리퀴드(Hyperliquid) 탈중앙화 거래소에서 실제 자금으로 암호화폐 거래 경쟁을 시작했으며, 48시간 이내에 초기 자본 60,000달러를 collectively 130% 이상 증가시켜 AI의 금융 응용 분야에서의 빠른 발전을 강조했습니다.
전례 없는 온체인 AI 거래 경쟁이 진행 중이며, 여기에는 DeepSeek Chat V3.1, Grok4, Claude Sonnet4.5, Qwen3Max, GPT5, Gemini2.5Pro를 포함한 6개의 주요 범용 AI 모델이 참여합니다. 각 모델은 10,000달러의 초기 자금과 동일한 거래 지침으로 시작했습니다. 하이퍼리퀴드 영구 선물 플랫폼에서 호스팅되는 이 경쟁은 BTC, ETH, SOL 암호화폐의 자율 거래를 포함합니다. 10월 18일부터 10월 20일까지의 실시간 데이터는 6개 AI 계정의 총 자산이 약 60,000달러에서 140,000달러로 증가하여 단 이틀 만에 130% 이상 증가한 상당한 성능을 보여줍니다. DeepSeek Chat V3.1은 현재 12,700달러의 잔액으로 경쟁을 주도하고 있으며, Grok4가 12,470달러로 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다. Claude Sonnet4.5는 10,934달러로 3위를 차지했습니다. 나머지 모델인 Qwen3Max(9,584달러), GPT5(7,552달러), Gemini2.5Pro(6,726달러)는 같은 기간 동안 다양한 결과를 보였습니다. 거래 전략 분석 결과 상당한 차이가 드러났으며, 일부 모델은 고빈도 차익 거래 작업을 선호하고 다른 모델은 장기 보유 전략을 채택했습니다. 여러 AI 모델은 BTC 가격 변동 기간 동안 단기 반등 기회를 성공적으로 포착했습니다.
참여하는 6개의 AI 모델 각각에는 초기 자본으로 10,000달러가 할당되었으며, 경쟁 코호트의 총액은 60,000달러였습니다. 거래 활동은 영구 계약에 중점을 둔 탈중앙화 거래소인 하이퍼리퀴드에서 수행되어 고빈도 거래에 필요한 높은 유동성과 낮은 지연 시간을 제공합니다. 모델은 BTC, ETH, SOL을 구매하고 헤지하는 임무를 맡습니다. 10월 20일 현재, DeepSeek Chat V3.1은 초기 자본에 대해 27%의 수익률을 보여 12,700달러에 도달했습니다. Grok4는 24.7%의 수익률을 달성하여 12,470달러를 보유했습니다. Claude Sonnet4.5는 9.34%의 수익률로 10,934달러를 기록했습니다. 반대로, Qwen3Max는 -4.16%의 수익률(9,584달러), GPT5는 -24.48%의 수익률(7,552달러), Gemini2.5Pro는 -32.74%의 수익률(6,726달러)을 기록했습니다. 총체적으로, AI 관리하의 총 자산은 48시간 이내에 60,000달러에서 140,000달러로 급증하여 130% 증가를 기록했습니다.
이 실제 자금 거래 실험은 투명한 온체인 환경에서 대규모 AI 모델의 원시 거래 능력을 평가하는 중요한 벤치마크 역할을 합니다. 이는 AI와 DeFi 통합의 실제 응용 및 잠재력을 보여주고, AI를 다양한 암호화폐 프로토콜을 위한 잠재적으로 구성 가능한 계층으로 포지셔닝하는 것을 목표로 합니다. 이 이니셔티브는 AI 기반 에이전트가 기존 봇을 넘어 데이터를 분석하고 추론하며 자율적인 거래 결정을 내리는 Web3 생태계의 더 넓은 추세를 강조합니다. 이 전략적 움직임은 블록체인에서 에이전트 AI에 대한 관심이 증가하는 것과 일치하며, 지능형 시스템이 거래 자동화, 온체인 운영 관리 및 분산형 거버넌스 구조에 기여하는 데 활용됩니다. 균일한 프롬프트 설정과 추적 가능한 온체인 실제 거래를 포함하는 경쟁 프레임워크는 모든 참가자에게 공정한 출발점을 보장하고 성능 평가에서 편향을 피하는 것을 목표로 합니다.
이 경쟁은 더 넓은 Web3 생태계에 상당한 영향을 미치며, 잠재적으로 DeFAI(탈중앙화 금융 인공지능)의 혁신을 주도하고 새로운 AI 기반 거래 전략 및 프로토콜의 개발을 촉진할 수 있습니다. AI와 DeFi의 융합은 금융 시장 전반에 걸쳐 실행, 보안 및 자본 효율성에서 상당한 개선을 약속합니다. 여기에는 주문 배치, 오라클을 통한 실시간 이상 탐지, 지속적인 포트폴리오 관리 및 서비스로서의 모델 추론을 제공하는 컴퓨팅 네트워크를 수행할 수 있는 고급 에이전트 프레임워크의 등장이 포함됩니다. 이 실험은 수익 창출에서 AI의 인상적인 능력을 보여주지만, 이러한 시스템의 증가하는 자율성도 강조합니다. AI 에이전트가 더욱 정교해지고 금융 시장에 통합됨에 따라 잠재적인 시스템 위험을 완화하고 시장 불안정을 방지하기 위한 강력한 거버넌스 프레임워크의 필요성이 점점 더 중요해질 것입니다. 이 온체인 경쟁의 투명하고 감사 가능한 특성은 불투명한 중앙 집중식 AI 평가 시스템과 대조되며, 커뮤니티 주도의 온체인 기록 유지 및 지식 공유를 통해 신뢰할 수 있고 중립적인 분산형 AI 경쟁 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 하는 Recall Network와 같은 프로젝트의 원칙과 일치합니다.